S’il est deux termes que l’on associe souvent, c’est bien “datavisualisation” et “storytelling”. Ces deux notions se complètent et se nourrissent l’une de l’autre. Alors, comment opter pour un storytelling efficace avec la dataviz ?
Qu’est-ce que le storytelling ?
Le storytelling désigne, littéralement, l’art de raconter des histoires. Cette pratique s’appelle également “communication narrative”, car son but premier reste de faire passer des messages… grâce aux histoires. Si le terme est récent, la pratique est ancienne. En effet, les dieux, héros et autres protagonistes de la mythologie antiques sont tous le produit d’histoires destinées à édifier un public. Politique, business, réseaux sociaux : les lieux de pouvoir d’aujourd’hui sont ceux où se construisent des récits suffisamment puissants pour légitimer leur influence. La philosophe Hannah Arendt avait prédit ce tournant dans la communication, faisant du récit le nerf de la guerre. « Aucune philosophie, aucune analyse, aucun aphorisme, aussi profonds qu’ils soient, ne peuvent se comparer en intensité, en plénitude de sens, avec une histoire bien racontée», écrivait-elle dans un discours prononcé en 1960.
La dataviz, au service du storytelling depuis sa création
Mais quel est le lien entre l’art de faire passer des idées grâce à des récits, et celui de faire parler des données ? La datavisualisation, cette représentation graphique des données, est avant tout un outil fait pour comprendre le sens des données et mieux communiquer avec elles. L’une des premières datavisualisations de l’histoire a été produite par le français Charles Mignard en 1812. Son but ? Montrer l’évolution des effectifs de l’armée napoléonienne lors de la campagne de Russie, tout en indiquant la position géographique des troupes, la température à laquelle elles sont exposées, les pertes subies… Cette datavisualisation remarquable pour son époque raconte une histoire qui, sans elle, n’aurait été qu’une suite de chiffres et de données sans âme.
Raconter des histoires : un objectif commun à la datavisualisation et au storytelling
La communication est donc un liant entre ces deux disciplines mais… n’est pas leur seul point commun, loin de là. Car la datavisualisation et le storytelling partagent un horizon similaire : raconter des histoires. En les enrichissant de données, la datavisualisation leur donne l’assise solide des faits. Car la datavisualisation ne se contente pas de transformer des données en images : elle peut également les changer en histoires. A la confluence de la datavisualisation et du storytelling, une nouvelle discipline est née : le data-storytelling. La principale différence entre la datavisualisation et le data-storytelling ? La narration. En d’autres termes, le data-storytelling permet à la datavisualisation de gagner en puissance, en contextualisant et en personnalisant les histoires qui se cachent dans les données. L’enjeu ? Accompagner sa communication, que ce soit en interne, au sein de son équipe, ou en externe… pour créer des histoires avec des données et les transmettre au public.
Storytelling réussi grâce à la dataviz : des exemples
Les routes migratoires sont, pour nombre d’entre nous, un trajet abstrait. C’est pour rendre concrets les voyages risqués de centaines de milliers de migrants que Federica Fragapane, information designer couronnée de nombreux prix, a créé le projet “The Stories Behind a Line”. Cette datavisualisation permet d’explorer les routes migratoires d’Asie et d’Afrique au travers des récits de… Six jeunes migrants, qui racontent l’histoire de leur périlleux voyage.
Autre exemple de data-storytelling puissant : cet article du National Geographic qui, avec le concours de dessin au crayon, met en images le nombre de victimes du Covid-19 aux Etats-Unis par le biais de métaphores poétiques. On y apprend, par exemple, que si les pertes liées à la pandémie étaient mesurées dans le ciel, les 500 000 personnes décédées aux Etats-Unis représenteraient cent fois plus que toutes les étoiles visibles à l’œil nu.